サーバーで学習したモデルを使って製造装置のそばで判断、明電舎がエッジ向け機器を発売
2017年11月22日 0:00
明電舎は、小型のエッジコンピューティング向け機器「AIエッジコントローラ」を発売した。
明電舎は2017年11月22日、小型のエッジコンピューティング向け機器「AIエッジコントローラ」を発売した。外形寸法200×140×47mmと本体は小さいが、AI（Artificial Intelligence：人工知能）で工場の製造装置などから受け取ったデータを分析する能力を持つ製品だ。
図 明電舎が発売した「AIエッジコントローラ」
出所 明電舎
機械学習や深層学習のモデルを作ったら、大量のデータで学習させて分析の精度を上げる必要があるが、モデルの学習には膨大なコンピュータリソースが必要だ。一般にはGPU（Graphics Processing Unit）を何枚も搭載したサーバーを使って学習することがほとんどだ。
AIエッジコントローラには深層学習モデルの学習ができるほどのコンピュータリソースはない。そこでこの製品は、高性能なサーバーで学習して、分析精度を上げた「AIパラメータ（学習結果）」を受け取り、これを使って受信するデータを分析する形を採る。
図 学習モデルの構築と学習は、別途用意するサーバーが担当し、AIエッジコントローラは学習結果を受け取り、それを使ってデータを分析する
出所 明電舎
このように学習モデルの学習と、その結果を使った分析を受け持つ機器を分けることには、異常を示すデータを受信したときにリアルタイムで対応できるという利点がある。工場の製造機器の稼働データをすべてインターネット経由でクラウドに送信し、クラウドのサーバーでAIを使って分析していては、通信の遅延が長くなり、異常発生にリアルタイムで対応することは難しい。また、AIのモデルで分析することで、製造機器の異常を誤検知することも少なくなるという。
明電舎はこの製品を工場の自動化ラインに向けて開発した。そして2018年1月には半導体製造装置が使用する標準的な通信規格であるSECS（SEMI Equipment Communications Standard）に対応する製品の開発が完了する予定だとしている。
■リンク
明電舎
関連記事
データさえあればOK！ 機械学習による異常判別プログラムを自動生成する機器が登場
2017年11月28日 0:00
ソフトバンク先端技術研究所 所長 湧川隆次氏に聞く！ 「AI-RANアライアンス」で6G革命を推進し、ビジネスを変革する！
2024年5月17日 0:00
50MHz駆動の低消費電力組み込み用チップで高精度かつ高性能なディープラーニング、国産技術で実現
2017年2月13日 0:00
マクニカ、アナログセンサーのデータをAIで解析可能にするエッジ機器を発表
2018年10月26日 0:00
次世代社会を創るIoT・ロボット・AIが総結集した「CEATEC JAPAN 2017」
2017年11月9日 0:00
AI-RAN統合ソリューション「AITRAS」、開発とそのロードマップ
3月12日 0:00
筆者の人気記事
新着記事
新刊情報
